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Googles künstliche Intelligenz sagt den Tod vorher

Ein Deep Learning-Modell, das von Google entwickelt wurde, soll besser als bisherige Algorithmen die Mortalität von Patienten prognostizieren.
Ein Deep Learning-Modell, das von Google entwickelt wurde, soll besser als bisherige Algorithmen die Mortalität von Patienten prognostizieren.
Foto: imago
Google Brain kümmert sich im Konzern um die Entwicklung von KI. Im medizinischen Bereich ist die Forschung inzwischen soweit, das Ableben von Patienten vorauszuberechnen.

Die Mission von Googles Forschungsprojekt Google Brain liegt darin, "Maschinen intelligenter zu machen, um das Leben der Menschen zu verbessern" . Dazu bediene man sich der Deep Learning-Forschung, einem untergeordneten Feld des maschinellen Lernens, mit Fokus auf das Erstellen hochflexibler Modelle, die ihre Funktionen selbst erlernen und Daten und deren Berechnung effizient nutzen.

Googles KI weiß besser als Ärzte, wann Patienten sterben

Was nun von Google Brain ins Leben gerufen wurde, könnte auf den ersten Blick für ein wenig Gänsehaut sorgen: Eine künstliche Intelligenz, die den Tod von Patienten vorhersagen können soll.

Über 46 Milliarden Datenpunkte analysiert

Das dazugehörige Forschungspapier "Skalierbares und akkurates Deep Learning für elektronische Patientenakten" (PDF) offenbart zunächst, dass anonymisierte elektronische Patientenakten von 216.221 erwachsenen Patienten, die mindestens 24 Stunden stationär aufgenommen waren, als Datengrundlage dienten. Das in den Akten enthaltenen Datenvolumen, inklusive Arztberichten, belief sich insgesamt auf über 46 Milliarden Datenpunkte, die sich kombiniert über einen Zeitraum von elf Jahren und auf Patienten der beiden Krankenhäuser University of California San Francisco Medical Center (von 2012 bis 2016) sowie University of Chicago Medicine (von 2009 bis 2016) erstreckten.

Höhere Präzision als bestehende Software

Der Vorteil der entwickelten KI soll laut Paper darin liegen, deutlich präziser als bereits existierende Software einschätzen zu können, was mit Patienten nach ihrer Aufnahme passiert. Dazu zählen die Vorhersage der Sterblichkeit im Krankenhaus, außerplanmäßiger Wiederaufnahme innerhalb von 30 Tagen sowie einer verlängerte Aufenthaltsdauer.

Die Studie beruft sich dabei darauf, dass "vorherige Arbeiten den Fokus auf einen Teil der Merkmale [setzte], die in den elektronischen Gesundheitsakten vorhanden waren, anstatt auf alle zurückzugreifen. Das schließt auch Notizen sowie eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten ein."

Für eine der größeren Fallstudien wendete Google seinen Algorithmus auf eine Patientin mit metastasierendem Brustkrebs an. 24 Stunden, nachdem sie ins Krankenhaus eingeliefert wurde, gab ihr Google eine 19,9 prozentige Chance, vor Ort zu sterben. Das krankenhauseigene Frühwarnsystem schätzte das Risiko auf 9,3 Prozent. Weniger als zwei Wochen später verstarb die Patientin.

Die veröffentlichten Ergebnisse der Studie berufen sich zudem darauf, durch die KI herkömmliche Methoden erheblich verbessert zu haben: "Das Deep Learning-Modell sagte Vorfälle (gemeint sind Sterbefälle, Anmerk. d. Red.) 24 bis 48 Stunden früher voraus als traditionelle Prognosemodelle."

Drei neuronale Netzwerke für den Lernprozess nötig

Die größte Herausforderungen der Studie, die es zu überwinden galt, ist die Erfassung aller handschriftlicher Notizen sowie umfangreicher, abweichender und schlecht gekennzeichneter Datenstücke innerhalb einer Patientenakte. Dr. Steven Lin zufolge, der die Forschung mit Google anführte, kann nämlich bereits ein kleiner Fehler in einer Patienten-Akte in falscher Pflege resultieren: "Es handelt sich hier um ein komplizierteres, schwereres Problem, als wir ursprünglich dachten. Aber wenn es gelöst ist, hat es das Potenzial, Ärzte von elektronischen Krankenakten zu befreien und sie zurück zu den Freuden der Medizin zu bringen: der Interaktion mit Patienten."

Laut Quartz nutzten die KI-Forscher dazu drei komplexe neuronale Netzwerke, um ihren Algorithmus zu trainieren. Diese lernten von allen Daten und erarbeiteten, welche Teile für die finalen Ergebnisse am wirkungsvollsten sind. Das System identifizierte, welche Wörter und Vorfälle am ehesten mit mit den Resultaten einhergingen und lernte, welche Daten sich als irrelevant erweisen.

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Google reiht sich mit seiner Anwendung von KI auf den Gesundheitssektor in eine bereits bestehende Rige an gleichgesinnten Akteuren ein. So arbeiten Forscher der Universität Oxford daran, per KI das Herzinfarktrisiko schneller und präziser vorhersagen zu können als Kardiologen. Auch IBMs Computer Watson soll zukünftig mit seiner KI die Medizin umkrempeln.

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